Redis分布式锁一定要避开的两个坑

编程并不是一个机械性的工作，而是需要有思考，有创新的工作，语法是固定的，但解决问题的思路则是依靠人的思维，这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Redis分布式锁一定要避开的两个坑》，文章讲解的知识点主要包括Redis分布式锁，如果你对数据库方面的知识点感兴趣，就不要错过golang学习网，在这可以对大家的知识积累有所帮助，助力开发能力的提升。

1 第一个坑：错误释放锁时机

1.1. 发现问题

分析以下代码存在什么问题：

// 分布式锁服务
public interface RedisLockService {
    // 获取锁
    public boolean getLock(String key);
    // 释放锁
    public boolean releaseLock(String key);
}

// 业务服务
public class BizService {

    @Resource
    private RedisLockService redisLockService;

    public void bizMethod(String bizId) {
        try {
            // 获取锁
            if(redisLockService.getLock(bizId)) {
                // 业务重复校验
                if(!bizValidate(bizId)) {
                    throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
                }
                // 执行业务
                return doBusiness();
            }
            // 获取锁失败
            throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR);
        } finally {
            // 释放锁
            redisLockService.releaseLock(bizId);
        }
    }
}

上述代码看似没问题，实则隐藏大问题。问题在于释放锁时没有校验当前线程是否拿到锁：

• 线程1和线程2同一时刻访问业务方法
• 线程2获取锁成功，进行业务处理
• 线程1没有获取到锁，但是释放锁成功
• 此时有线程3尝试获取锁成功，但是线程2业务没有处理完，所以线程3不会导致业务重复异常
• 最终导致线程2和线程3重复执行业务

1.2 解决问题

解决方案是在确认获取锁成功后才允许释放锁：

public class BizService {

    @Resource
    private RedisLockService redisLockService;

    public void bizMethod(String bizId) {
        boolean getLockSuccess = false;
        try {
            // 尝试获取锁
            getLockSuccess = redisLockService.getLock(bizId);
            // 获取锁成功
            if(getLockSuccess) {
                // 业务重复校验
                if(!bizValidate(bizId)) {
                    throw new BizException(ErrorBizCode.REPEATED);
                }
                // 执行业务
                return doBusiness();
            }
            // 获取锁失败
            throw new BizException(ErrorBizCode.GET_LOCK_ERROR);
        } finally {
            // 获取锁成功才允许释放锁
            if(getLockSuccess) {
                redisLockService.releaseLock(bizId);
            }
        }
    }
}

2 第二个坑：缓存失效问题

第二个问题是Redis还存在内存清理机制，可能会导致分布式锁失效。

2.1 过期清理机制

(1) 定期删除

Redis定时检查哪些key已经过期，发现过期则删除

(2) 惰性删除

如果key非常多，定期删除会非常消耗资源，所以引入惰性删除策略

如果Redis访问key时发现已经过期则直接删除

2.2 内存回收机制

当内存不足时Redis会选择一些元素进行删除：

no-enviction

禁止驱逐数据，新写入操作会报错

volatile-lru

从已设置过期时间的数据集选择最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl

从已设置过期时间的数据集选择将要过期的数据淘汰

volatile-random

从已设置过期时间的数据集选择任意的数据淘汰

allkeys-lru

从数据集选择最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random

从数据集选择任意的数据淘汰

至少存在两种场景导致分布式锁失效问题：

• 场景一：Redis内存不足进行内存回收，使用allkeys-lru或者allkeys-random回收策略导致锁失效
• 场景二：线程获取分布式锁成功，但处理业务时间过长，此时锁到期被定时清理，导致其它线程获取锁成功并重复执行业务

2.3 乐观锁

通用方案是在数据库层保护，例如库存扣减业务在数据库层用乐观锁，原理参看《MySQL乐观锁扣减库存原理图解》这篇文章。

udpate goods set stock = stock - #{acquire} 
where sku_id = #{skuId} and stock - #{acquire} >= 0

理论要掌握，实操不能落！以上关于《Redis分布式锁一定要避开的两个坑》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！